OpenAI가 "ChatGPT 미래 전망"이라는 페이지를 새로 공개했습니다.
총 26명의 젊은이(또는 팀)가 선정되었으며, 각 참가자는 1만 달러의 상금과 최첨단 모델을 이용할 수 있는 기회를 얻습니다.
그중에서도 가장 눈길을 끄는 이름은 마테오 파스입니다.
지난 3월, 그는 18세 고등학생이었습니다. 그는 NEOWISE가 10년 넘게 수행한 적외선 천체 관측을 통해 축적한 약 200TB의 데이터와 약 2000억 개의 기록을 처리하는 머신러닝(ML) 알고리즘을 개발했습니다. 이 태그 하고 분류했는데, 그중 약 150만 개는 이전에 기록되지 않았던 잠재적인 신규 발견 대상이었습니다.
그의 논문은 천문학 저널에 게재되었습니다.
그는 올해 3월에도 리제네론 과학 인재 탐색 대회에서 최고상을 수상했습니다.
캘텍에 따르면 이는 "지역 고등학생이 캘텍에서 획기적인 성과를 거둔 것"입니다.
파즈는 선발된 26명 중 한 명일 뿐이었다.
2025년 3월 11일, 18세의 마테오 파즈는 리제네론 과학 인재 탐색 시상식에서 트로피를 들고 있다. 그는 인공지능 알고리즘을 이용해 150만 개의 미지의 천체를 발견한 공로로 이 상을 수상했다.
같은 목록에는 다음 항목들도 있습니다.
18세 크리스탈 양: 그녀는 시각 장애 학생 20만 명을 위해 "보는 대신 듣는" 학습 게임을 개발했습니다.
19세 안시 바트: 그녀가 개발한 사기 방지 시스템 덕분에 18,000명이 온라인 사기를 피할 수 있었습니다.
25세의 암리타 바신은 자신이 개발한 물류 시스템 덕분에 500만 파운드(약 236톤) 이상의 재고 상품이 매립지로 가는 것을 막을 수 있었다.
...
26개의 프로젝트는 천문학부터 재난 구호, 의학부터 농업, 시각 장애 아동 교육부터 남미 노점상 재정 관리까지 다양합니다. 이 프로젝트들 중 어느 것도 "ChatGPT를 이용해 논문을 작성하는 것"과는 거리가 멉니다. 모두 과거에는 자격, 기관, 자금이 필요했던 어려운 문제들을 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
인공지능은 그들에게 생각하고 행동할 수 있는 힘을 부여하는데, 이는 이전 세대의 젊은이들이 상상조차 할 수 없었던 일입니다.
"ChatGPT 1세대 사용자"들이 졸업했습니다.
2026년 졸업생들은 대학 생활 내내 ChatGPT를 "언제든지 이용 가능"하게 되는 첫 번째 졸업생 집단이 될 것입니다.
"항상 이용 가능"하다는 것이 "완전한 의존"을 의미하는 것은 아니지만, 인공지능이 한 세대의 학습 및 생활 방식을 재편하기에는 충분합니다.
약 3년 반 전인 2022년 가을, 2026학년도 신입생들이 입학했습니다. 그리고 두 달 남짓 후인 11월 30일, ChatGPT가 탄생했습니다. 그들의 대학 생활은 ChatGPT와 뗄래야 뗄 수 없는 관계가 되었고, "ChatGPT 토박이 1세대"가 탄생했습니다.
대학 신입생 첫 학기가 채 끝나기도 전에, 그들의 책상 위에는 코드를 작성하고, 문헌을 찾고, 어떤 주제에 대해서든 대화를 나눌 수 있는 인공지능이 나타났다.
이 26명의 개인(또는 팀) 중에는 18세 고등학생과 여러 학교에 걸쳐 구성된 연구 그룹이 있습니다. 이들이 모두 "최근 졸업생"으로 분류되지는 않지만, 모두 이 세대의 젊은이들을 대표하는 표본입니다.
OpenAI의 "ChatGPT Futures" 이니셔티브는 단순히 상을 수여하는 것을 넘어 "AI 시대의 뛰어난 젊은 인재"에게 본보기를 제시하는 데에도 목적이 있습니다.
그들은 "인간이 볼 수 없는 것을 보기 위해 인공지능을 사용한다".
"ChatGPT 1세대 사용자"들은 AI를 어떻게 활용하고 있을까요?
우선 가장 대표적인 프로젝트 세 가지를 살펴보겠습니다.
첫 번째는 마테오 파스의 프로젝트입니다.
그는 NEOWISE 프로젝트, 즉 은퇴한 NASA 적외선 탐사 망원경이 10년 동안 수집한 모든 데이터를 대면 있었다.
파즈의 멘토인 데이비 커크패트릭의 말에 따르면, "이 표는 거의 2천억 개의 행에 달하며, 지난 10년 동안 우리가 수행한 모든 조사 기록을 담고 있습니다."
2천억 줄에 달하는 방대한 데이터와 거의 200TB에 이르는 용량을 인간의 능력만으로 처리하는 것은 불가능합니다. 이러한 작업은 인공지능이 수행할 수 있지만, 인간은 매우 어려워합니다.
2023년, 마테오 파즈는 캘텍 여름 연구 교류 워크숍에서 자신의 AI 천문학 프로젝트 초기 결과를 발표했습니다.
파즈는 VARnet이라는 머신러닝(ML) 알고리즘을 개발했는데, 이 알고리즘은 전체 표를 분석하여 190만 개의 적외선 변광 천체를 식별했고, 그중 150만 개는 이전에 기록된 적이 없는 완전히 새로운 발견이었습니다. 여기에는 초거대 블랙홀, 신생별, 초신성 등이 포함됩니다.
커크패트릭은 애초에 이 연구를 통해 "몇몇 변광성을 발견하고 천문학계에 이 데이터에 귀중한 자료가 있다는 것을 알리는 것"만을 바랐습니다.
그 결과, 파즈는 전체 데이터 세트의 완벽한 카탈로그를 생성했습니다. 여기에는 10개의 범주로 분류된 190만 개의 가변 소스 객체가 모두 보관되어 있습니다.
두 번째 프로젝트는 AION-Search라고 하며, Nolan Koblischke가 관리합니다.
그의 목표는 1억 4천만 개의 은하 지도를 "자연어로 검색 가능"하게 만드는 것입니다.
기존의 천문 이미지 검색은 이미지 유사성 또는 미리 정의된 범주에 의존합니다. "병합 징후를 보이는 나선 은하" 또는 "중력 렌즈 현상이 의심되는 은하"를 찾고 싶으신가요? 죄송하지만, 먼저 특수 분류기를 학습시켜야 합니다.
AION-Search는 자연어 검색을 지원하는 데모 인터페이스를 공개했습니다. 이 논문에 따르면 해당 시스템은 1억 4천만 개의 은하 이미지까지 처리할 수 있다고 합니다. https://huggingface.co/spaces/astronolan/AION-Search
코블리슈케의 접근 방식은 먼저 GPT-4.1-mini를 사용하여 275,000개의 은하 이미지에 대한 텍스트 설명을 자동으로 작성하고(비용 150달러), 그 다음 대조 학습을 사용하여 공유 이미지-텍스트 검색 공간을 훈련하고, 마지막으로 1억 4천만 개의 이미지로 확장하는 것이었습니다.
그 결과는 얼마나 충격적일까요?
중력 렌즈 현상은 은하 데이터에서 가장 드문 유형의 현상으로, 전체 데이터베이스의 0.1%에 불과합니다. 이는 1,000개의 이미지 중 1개꼴로 발견되는 것과 같습니다.
기존 이미지 유사도 알고리즘을 사용하면 처음 10개 결과의 거의 대부분이 잘못된 것입니다. 하지만 AION-Search를 사용하면 처음 10개 결과 중 상당 부분이 정확한 결과를 보여줍니다.
업계에서는 상위 10개 검색 결과 순위의 정확도를 측정하기 위해 nDCG@10이라는 지표를 사용합니다.
AION-Search는 0.180의 점수를 달성한 반면, 기존 방식은 0.015에 그쳤습니다. 이는 검색 성능이 10배 이상 향상되었음을 의미합니다.
과거에는 천문학자들이 수십만 장의 이미지를 일일이 수동으로 검색해야 했던 희귀한 현상들을 이제는 자연어를 사용하여 찾아낼 수 있게 되었습니다.
세 번째 프로젝트는 WiFind라고 합니다.
WiFind 프로젝트는 나옐 레만, 아르한 멘타, 루실 쿠크레자, 아유쉬 텐둘카르가 개발했습니다. 이 프로젝트는 인공지능을 사용하여 와이파이 신호를 처리하고, 벽과 잔해를 뚫고 재난 지역의 생존자를 찾는 것을 목표로 합니다.
WiFind 프로젝트 팀 구성원
WiFind는 현재 스프링거 학술대회 논문으로 발표되었으며, 콘래드 챌린지 어워드를 수상한 프로젝트입니다. 아직 프로토타입 단계이며, 재난 구호 시스템에 실제로 적용된 적은 없습니다.
하지만 그 아이디어는 매우 참신합니다. 와이파이 공유기는 전 세계 어디에나 있고, 각각의 공유기는 잠재적인 "생명 감지기"가 될 수 있다는 것입니다.
또한, 제이넵 카야는 인공지능을 활용하여 멸종 위기에 처한 언어를 보호하고 있으며, 암리타 바신의 프로젝트는 500만 파운드(약 227만 kg) 이상의 재고품을 매립지에서 재활용으로 전환하는 데 성공했습니다.
이 26개 프로젝트의 공통점은 "AI를 사용하여 학술 논문을 작성하는 것"이 아니라 "AI를 사용하여 인간이 할 수 없는 일들을 해결하는 것"입니다.
26개의 이름은 단순히 천체나 구조 활동의 이름만이 아닙니다.
이 목록을 전부 펼쳐놓으면 더욱 포괄적인 그림을 볼 수 있습니다.
선정된 26명의 개인(팀)은 MIT, 스탠퍼드, 하버드, 옥스퍼드, 버클리, 예일 등을 포함한 20개 이상의 대학 및 기관 출신입니다. 이 명단은 북미와 영국 최고의 연구진을 대표합니다.
OpenAI는 이들을 크리에이터(제품을 만드는 사람), 익스플로러(연구를 수행하는 사람), 그리고 어드보케이트(제품을 홍보하고 대중화하는 사람)의 세 그룹으로 분류합니다.
천체 발견, 은하 탐색, 재난 구호는 가장 집중적으로 이루어지는 세 가지 분야입니다.
나머지 프로젝트 중에는 또래 학생들의 스트레스를 줄이는 학습 보조 도구를 개발하는 프로젝트, 심리 상담이 더 이상 영어권에만 국한되지 않도록 정신 건강 관련 자료를 소수 언어로 번역하는 프로젝트, 장애 학생을 위한 접근성 기능을 개발하여 교실에서 소외되는 사람이 없도록 하는 프로젝트, 그리고 인공지능을 활용하여 사기성 메시지를 식별하고 노인들이 사기 피해를 당하지 않도록 예방하는 프로젝트 등이 있습니다.
워털루 출신의 24세 카일 스켄나는 기업가입니다. 그는 ChatGPT에 대해 "문제를 파악하는 것부터 실제로 구현하는 데까지 이렇게 짧은 시간이 걸릴 줄은 상상도 못 했습니다."라고 말했습니다.
스미스 칼리지에 재학 중인 미셸 로슨(20세)은 "적절한 지원과 자원만 있다면 상상하는 모든 것을 이룰 수 있다고 항상 믿어왔습니다. 인공지능 덕분에 저뿐만 아니라 수많은 사람들이 그것을 실현할 수 있게 되었습니다."라고 말합니다.
23세의 놀란 윈드햄은 이미 유명 헤지펀드에서 인공지능(AI) 부문 책임자를 맡고 있다. 그는 "흥미로운 점은 이것이 단지 시작에 불과하다는 것"이라고 말한다.
인공지능에 관해서라면, 이들 모두에게는 한 가지 공통점이 있습니다. 바로 인공지능 덕분에 더 많은 일을 할 수 있게 되었다는 것입니다.
이것이 바로 현세대 "AI 네이티브"와 이전 세대의 가장 큰 차이점입니다.
그들은 인공지능을 기본 인프라이자 학습과 삶에 없어서는 안 될 필수적인 부분으로 여기게 되었는데, 이는 마치 이전 세대의 디지털 네이티브들이 "와이파이"를 그렇게 여겼던 것과 같습니다.
문턱이 사라진 것이 아니라, 위치가 옮겨진 것뿐입니다.
고등학생조차 천문학적 발견을 할 수 있다는 사실은 많은 사람들에게 인공지능이 과학 연구의 장벽을 정말로 낮췄다는 낙관적인 착각을 불러일으킬 수 있습니다.
하지만 아직 그런 판단을 내리기에는 너무 이릅니다. 먼저 파즈의 전체 이력을 살펴보겠습니다.
그는 고등학생 신분이었던 2022년 여름에 캘리포니아 공과대학의 플래닛 파인더 아카데미에 입학했습니다.
2023년에 그는 캘리포니아 공과대학의 6주간 여름 연구 연계 프로그램에 참여했으며, IPAC의 선임 천문학자인 데이비 커크패트릭이 그의 연구 멘토 역할을 맡았습니다.
파즈는 고등학교 시절 패서디나 교육구의 "수학 아카데미" 프로그램을 이수했습니다. 그는 8학년 때 AP 미적분학 BC 과정을 마쳤는데, 이는 대부분의 고등학생들이 12학년이 되어서야 접하는 과목이지만, 그는 14세 이전에 마스터했습니다.
다시 말해, 파즈는 "평범한 고등학생에 ChatGPT를 더한 것"이 아니라, "수학에서 대학 수준에 도달했고, 2년 동안 칼텍의 최고 교수진에게 지도를 받았으며, IPAC 컴퓨팅 자원을 직접 이용할 수 있는 고등학생"에 인공지능까지 더해진 인물입니다.
https://arxiv.org/pdf/2512.11982
이 논문은 자연어를 사용하여 1억 4천만 개의 은하 이미지를 검색할 수 있는 AION-Search의 한계점도 언급합니다.
VLM은 미묘한 천문학적 구조를 놓치고 GPT-4.1-mini에 내재된 편향을 시스템에 도입합니다. 이 방법이 천문학 분야에서 효과적인 이유는 Galaxy Zoo와 같이 수동으로 레이블링된 데이터가 GPT의 학습 자료로 사용되었기 때문이기도 합니다.
인공지능이 발견한 현상들은 대부분 천문학자들이 이미 명칭을 알고 있던 것들입니다.
WiFind는 WiFi 신호를 이용해 잔해를 뚫고 생존자를 찾는 시스템으로, 현재는 시제품 단계이며 지진 피해 지역에서 실제로 운용되고 있는 구조 시스템은 아닙니다.
AI는 '반복 노동의 진입 장벽'을 낮추지만, '취향, 판단력, 장기적인 훈련' 수준까지는 낮추지 않습니다.
파즈 이야기의 핵심은 인공지능이 모든 고등학생이 천문학을 할 수 있게 해준다는 점이 아니라, 천문학적 발견을 할 운명을 타고난 한 고등학생이 그 발견을 10년 앞당겼다는 점입니다.
문턱이 사라진 것은 아닙니다. 단지 "가능한가"에서 "생각해 볼 수 있는가"로 바뀌었을 뿐입니다.
참고 자료:
https://x.com/OpenAI/status/2052086313797705954
이 글은 위챗 공식 계정 "신지위안" 의 글이며, 작성자는 신지위안이고, 36Kr의 허가를 받아 게재되었습니다.
